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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Revolutioniere die Produktbewegung mit fortschrittlichen Modellen und verbessere die Prognosegenauigkeit.
- Arbeitgeber: On, ein innovatives Unternehmen im Bereich Datenwissenschaft.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Kollaborative Umgebung mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Lieferkette und arbeite an spannenden Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Über 5 Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft, Kenntnisse in Python und SQL.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 65000 - 91000 € pro Jahr.
On sucht einen Lead Data Scientist, der auf Supply Chain Forecasting spezialisiert ist, um die Produktbewegung weltweit zu revolutionieren. Sie werden fortschrittliche Modellierungstechniken, einschließlich Zeitreihen-Grundlagenmodelle, nutzen, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern und die Lieferkettenoperationen zu optimieren.
Der ideale Kandidat verfügt über mehr als 5 Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft, Kenntnisse in Python und SQL sowie einen starken akademischen Hintergrund in einem quantitativen Bereich. Eine kollaborative Denkweise und ein ingenieurtechnischer Ansatz sind für die Rolle unerlässlich.
Lead Data Scientist: Supply Chain Forecasting & MLOps Arbeitgeber: On
Kontaktperson:
On HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Lead Data Scientist: Supply Chain Forecasting & MLOps
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Möglichkeiten suchen, um deine Sichtbarkeit zu erhöhen und wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe deine Python- und SQL-Kenntnisse, indem du an realen Projekten arbeitest oder Online-Kurse belegst. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um deine Fähigkeiten aufzufrischen.
✨Tipp Nummer 3
Sei bereit, deine Erfahrungen zu teilen! Erstelle ein Portfolio, das deine bisherigen Projekte und Erfolge im Bereich Supply Chain Forecasting zeigt. Lass uns zusammenarbeiten, um deine besten Arbeiten hervorzuheben und potenzielle Arbeitgeber zu beeindrucken.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das gibt dir die beste Chance, gesehen zu werden. Wir sind immer auf der Suche nach talentierten Data Scientists, die unser Team verstärken wollen. Lass uns gemeinsam den nächsten Schritt in deiner Karriere gehen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Lead Data Scientist: Supply Chain Forecasting & MLOps
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben: Bevor du mit deiner Bewerbung anfängst, schau dir unsere Website genau an. Verstehe, was wir bei StudySmarter machen und wie du mit deinen Fähigkeiten im Bereich Supply Chain Forecasting einen Unterschied machen kannst.
Zeig deine Skills: In deinem Anschreiben solltest du klar darlegen, wie deine Erfahrung in Python, SQL und Datenwissenschaft dich zu dem perfekten Kandidaten für die Rolle macht. Vergiss nicht, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen!
Sei authentisch: Wir suchen nach echten Menschen, die zu unserem Team passen. Lass deine Persönlichkeit durchscheinen und zeig uns, warum du leidenschaftlich an der Optimierung von Lieferketten interessiert bist. Sei einfach du selbst!
Bewirb dich über unsere Website: Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit bekommt, bewirb dich direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und effizient bearbeiten!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei On vorbereitest
✨Verstehe die Branche
Mach dich mit den aktuellen Trends und Herausforderungen im Bereich Supply Chain Forecasting vertraut. Zeige, dass du die Bedeutung von präzisen Vorhersagen verstehst und wie sie die Effizienz der Lieferkette verbessern können.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in Python und SQL zu zeigen. Vielleicht kannst du ein kleines Projekt oder eine Fallstudie präsentieren, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und Modellierung unter Beweis stellt.
✨Teamarbeit betonen
Da eine kollaborative Denkweise wichtig ist, solltest du Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit bereit haben, die zeigen, wie du erfolgreich im Team gearbeitet hast. Betone, wie du mit anderen Abteilungen zusammengearbeitet hast, um Lösungen zu entwickeln.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren.